一种基于Repvgg-Unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法及系统与流程

本发明涉及绝缘子检测，尤其涉及一种基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法及系统。

背景技术：

1、红外热成像技术，作为一项经过长时间验证与广泛应用的成熟技术，以其操作便捷、高效运作以及高度精准的特点，在绝缘子温度检测领域占据了举足轻重的地位。在日常的巡检工作中，线路检查员通常借助无人机搭载的红外成像装置，对绝缘子进行细致的检测。这一技术的应用，使得我们能够通过对红外图像的专业分析，精确锁定绝缘子异常发热的具体位置，并进一步追踪和评估其异常温度的变化趋势。

2、然而，在实际的一线巡逻作业中，我们仍然面临着一些亟待解决的问题。首先，线路巡查过程中，由于需要拍摄的绝缘子红外图像数量庞大，单纯依赖人工读取和记录温度数据的方式，显然难以满足高效工作的需求。其次，这些红外图像中往往掺杂着复杂的背景信息，如房屋、电线、树木、塔楼等多种非目标物体的干扰，这无疑增加了选择目标绝缘子进行分幅测量的难度。为了获取准确的温度数据，工作人员往往需要手动筛选和测量，这不仅增加了工作的繁琐性，也极大地降低了工作效率。

3、因此，我们有必要针对这些问题，进一步探索和优化红外热成像技术在绝缘子温度检测中的应用，以提高工作效率和检测精度。

4、以上信息作为背景信息给出只是为了辅助理解本公开，并没有确定或者承认任意上述内容是否可用作相对于本公开的现有技术。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法及系统，以解决现有技术中存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法，所述方法包括：

4、采集绝缘子的红外图像；

5、将所述红外图像输入到repvgg-unet模型中进行图像分割，得到待检测的绝缘子区域；

6、对所述绝缘子区域进行二值化；

7、根据所述绝缘子区域的灰度图像和温度条灰度图像，确定所述绝缘子区域中绝缘子的各点温度。

8、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法中，所述根据所述绝缘子区域的灰度图像和温度条灰度图像，确定所述绝缘子区域中绝缘子的各点温度的步骤包括：

9、将所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的各点灰度值与温度条灰度图像进行比较，得到所述绝缘子的各点温度；所述温度条灰度图像中的每个灰度值用于指示唯一的温度。

10、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法中，所述根据所述绝缘子区域的灰度图像和温度条灰度图像，确定所述绝缘子区域中绝缘子的各点温度的步骤包括：

11、将所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的灰度值最高的点与温度条灰度图像进行比较，得到所述绝缘子的最高温度的点的温度；所述温度条灰度图像中的每个灰度值用于指示唯一的温度；

12、将所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的灰度值最低的点与温度条灰度图像进行比较，得到所述绝缘子的最低温度的点的温度；

13、根据以下公式计算所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的其余点的温度：

14、；

15、其中，tpoint表示绝缘子其余任意点的温度，tmin表示绝缘子的最低温度的点的温度，tmax表示绝缘子的最高温度的点的温度，gpoint表示tpoint对应的绝缘子的点的灰度值，gtmin表示绝缘子的最低温度的点的灰度值，gtmax表示绝缘子的最高温度的点的灰度值。

16、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法中，在所述根据所述绝缘子区域的灰度图像和温度条灰度图像，确定所述绝缘子区域中绝缘子的各点温度的步骤之前，所述方法还包括：

17、获取温度条红外图像；

18、对所述温度条红外图像进行二值化，得到温度条灰度图像。

19、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法中，在所述将所述红外图像输入到repvgg-unet模型中进行图像分割，得到待检测的绝缘子区域的步骤之前，所述方法还包括：

20、将repvgg模块与unet网络进行结合，并添加cbam注意力机制，以构建repvgg-unet模型；

21、对所述repvgg-unet模型进行训练，得到训练好的所述repvgg-unet模型。

22、第二方面，本发明提供一种基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取系统，所述系统包括：

23、图像采集模块，用于采集绝缘子的红外图像；

24、图像分割模块，用于将所述红外图像输入到repvgg-unet模型中进行图像分割，得到待检测的绝缘子区域；

25、二值化模块，用于对所述绝缘子区域进行二值化；

26、温度确定模块，用于根据所述绝缘子区域的灰度图像和温度条灰度图像，确定所述绝缘子区域中绝缘子的各点温度。

27、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取系统中，所述温度确定模块具体用于：

28、将所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的各点灰度值与温度条灰度图像进行比较，得到所述绝缘子的各点温度；所述温度条灰度图像中的每个灰度值用于指示唯一的温度。

29、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取系统中，所述温度确定模块具体用于：

30、将所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的灰度值最高的点与温度条灰度图像进行比较，得到所述绝缘子的最高温度的点的温度；所述温度条灰度图像中的每个灰度值用于指示唯一的温度；

31、将所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的灰度值最低的点与温度条灰度图像进行比较，得到所述绝缘子的最低温度的点的温度；

32、根据以下公式计算所述绝缘子区域的灰度图像中绝缘子的其余点的温度：

33、；

34、其中，tpoint表示绝缘子其余任意点的温度，tmin表示绝缘子的最低温度的点的温度，tmax表示绝缘子的最高温度的点的温度，gpoint表示tpoint对应的绝缘子的点的灰度值，gtmin表示绝缘子的最低温度的点的灰度值，gtmax表示绝缘子的最高温度的点的灰度值。

35、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取系统中，所述系统还包括图像预设模块，用于：

36、在所述根据所述绝缘子区域的灰度图像和温度条灰度图像，确定所述绝缘子区域中绝缘子的各点温度的步骤之前，获取温度条红外图像；

37、对所述温度条红外图像进行二值化，得到温度条灰度图像。

38、进一步地，所述基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取系统中，所述系统还包括模型建立模块，用于：

39、在所述将所述红外图像输入到repvgg-unet模型中进行图像分割，得到待检测的绝缘子区域的步骤之前，将repvgg模块与unet网络进行结合，并添加cbam注意力机制，以构建repvgg-unet模型；

40、对所述repvgg-unet模型进行训练，得到训练好的所述repvgg-unet模型。

41、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

42、本发明提供的一种基于repvgg-unet模型的绝缘子红外图像分割与温度提取方法及系统，通过引入repvgg-unet模型用于对绝缘子的红外图像进行图像分割，并通过图像对比分析确定绝缘子的各点温度，便于确定异常发热的位置，不仅高效、准确，而且减少了人力成本，提高了巡检智能化，对于确保输电线路的安全运行至关重要。

43、本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。